文本预处理简介

文本预处理是自然语言处理（NLP）的关键步骤，旨在将原始文本数据清洗、标准化和结构化，以便后续分析或模型训练。预处理的质量直接影响 NLP 任务（如文本分类、情感分析、机器翻译）的性能。本教程基于 2025 年 10 月的最新技术和 Python 生态（Python 3.10+），介绍文本预处理的常见步骤、工具和代码示例，适合初学者和中级开发者。

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1. 文本预处理的核心步骤

文本预处理通常包括以下步骤，具体应用取决于任务需求：

1. 文本清洗：去除无关字符、标点、特殊符号。
2. 分词（Tokenization）：将文本拆分为单词或子词。
3. 大小写转换：统一文本为小写或大写，减少词汇表大小。
4. 停用词移除：删除常见但无意义的词（如 “the”, “is”）。
5. 词干提取（Stemming）/词形还原（Lemmatization）：将词还原为基本形式。
6. 去除噪声：处理拼写错误、表情符号、URL 等。
7. 特征提取：将文本转为数值表示（如 TF-IDF、词嵌入）。

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2. 常用工具

以下是 2025 年主流的 Python NLP 库，适合文本预处理：

• NLTK：经典工具，适合教学，提供分词、停用词、词干提取。
• spaCy：工业级库，高效支持多语言预处理和词形还原。
• Transformers (Hugging Face)：提供分词器，适配深度学习模型（如 BERT）。
• TextBlob：简单易用，适合情感分析和拼写校正。
• 正则表达式 (re)：处理自定义清洗规则。
• scikit-learn：特征提取（如 TF-IDF）。

安装命令：

pip install nltk spacy transformers textblob scikit-learn
python -m spacy download en_core_web_sm  # 英语模型
python -m spacy download zh_core_web_sm  # 中文模型

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3. 文本预处理步骤与代码示例

以下是一个完整的预处理流程，结合 NLTK、spaCy 和正则表达式，处理英文和中文文本。

import re
import nltk
import spacy
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.tokenize import word_tokenize

下载 NLTK 数据

nltk.download(‘punkt’)
nltk.download(‘stopwords’)

加载 spaCy 模型

nlp_en = spacy.load(“en_core_web_sm”)
nlp_zh = spacy.load(“zh_core_web_sm”)

示例文本

text_en = “Apple is launching a new iPhone!!! Visit https://apple.com for details. #tech”
text_zh = “苹果将在2025年10月22日于旧金山推出新款iPhone！详情访问 https://apple.cn。”

def preprocess_text(text, lang=”en”):
# 1. 文本清洗
# 移除 URL
text = re.sub(r’http\S+’, ”, text)
# 移除标点和特殊字符
text = re.sub(r'[^\w\s]’, ”, text)
# 移除多余空格
text = re.sub(r’\s+’, ‘ ‘, text).strip()

# 2. 大小写转换
text = text.lower() if lang == "en" else text

# 3. 分词
if lang == "en":
    tokens = word_tokenize(text)
else:
    doc = nlp_zh(text)
    tokens = [token.text for token in doc]

# 4. 移除停用词（仅限英文）
if lang == "en":
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

# 5. 词干提取（英文）或词形还原（中文）
if lang == "en":
    stemmer = PorterStemmer()
    tokens = [stemmer.stem(token) for token in tokens]
else:
    tokens = [token.lemma_ for token in nlp_zh(text)]  # 中文词形还原（spaCy）

return tokens

处理英文文本

tokens_en = preprocess_text(text_en, lang=”en”)
print(“英文预处理结果:”, tokens_en)

处理中文文本

tokens_zh = preprocess_text(text_zh, lang=”zh”)
print(“中文预处理结果:”, tokens_zh)

输出示例：

英文预处理结果: ['appl', 'launch', 'new', 'iphon', 'visit', 'detail', 'tech']
中文预处理结果: ['苹果', '将', '在', '2025年', '10月', '22日', '于', '旧金山', '推出', '新款', 'iPhone', '详情', '访问']

说明：

• 清洗：移除 URL、标点和多余空格。
• 分词：英文用 NLTK 的 word_tokenize，中文用 spaCy 的分词器。
• 停用词：英文移除 “is”、”a” 等；中文通常不移除（视任务而定）。
• 词干提取：英文将 “launching” 还原为 “launch”；中文词形还原较少使用。

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4. 高级预处理技术

4.1 拼写校正（TextBlob）

处理拼写错误，适合用户输入文本。

from textblob import TextBlob

text = “I havv a speling mistake.”
blob = TextBlob(text)
corrected = blob.correct()
print(“拼写校正:”, corrected)

输出：

拼写校正: I have a spelling mistake.

说明：TextBlob 使用统计方法校正拼写，适合简单英文文本。

4.2 特征提取（TF-IDF）

将文本转为数值特征，用于机器学习。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

texts = [
“Apple launches new iPhone in San Francisco.”,
“Samsung introduces Galaxy in New York.”
]
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10)
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)
print(“TF-IDF 特征:”, vectorizer.get_feature_names_out())
print(“特征向量:\n”, tfidf_matrix.toarray())

输出示例：

TF-IDF 特征: ['apple' 'francisco' 'galaxy' 'in' 'introduces' 'iphone' 'launches' 'new' 'samsung' 'york']
特征向量:
[[0.447 0.447 0.    0.316 0.    0.447 0.447 0.316 0.    0.   ]
 [0.    0.    0.447 0.316 0.447 0.    0.    0.316 0.447 0.447]]

说明：TF-IDF 衡量词的重要性，适合文本分类。

4.3 词嵌入（Transformers）

使用 BERT 分词器为深度学习准备输入。

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(“bert-base-uncased”)
text = “Apple launches iPhone 16.”
encoding = tokenizer(text, return_tensors=”pt”, padding=True, truncation=True)
print(“Token IDs:”, encoding[“input_ids”])
print(“Tokens:”, tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoding[“input_ids”][0]))

输出示例：

Token IDs: tensor([[ 101, 6207, 10490, 18059,  2340,  1012,  102]])
Tokens: ['[CLS]', 'apple', 'launches', 'iphone', '16', '.', '[SEP]']

说明：BERT 分词器将文本转为 token IDs，适配深度学习模型。

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5. 性能优化技巧

• 批量处理：
• spaCy：使用 nlp.pipe(texts) 处理多文本，减少模型加载开销。
• 示例：
  python texts = ["Text 1.", "Text 2."] docs = list(nlp_en.pipe(texts))
• 缓存模型：加载一次 spaCy 或 Transformers 模型，复用推理。
• 正则表达式：用 re.compile() 预编译规则，提升清洗速度。
• 多线程：对大文本集使用 multiprocessing 并行预处理。
• 轻量工具：小型项目用 NLTK 或 TextBlob，避免加载大模型。

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6. 注意事项

• 语言差异：
• 英文：需要停用词移除和词干提取。
• 中文：分词更复杂（如 jieba 或 spaCy），停用词视任务而定。
• 任务需求：
• 情感分析：保留情感词（如 “great”），避免过度清洗。
• 翻译：保留完整句子结构。
• 数据量：大文本集需优化内存（如生成器）。

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7. 进阶学习建议

• 多语言预处理：学习 jieba（中文分词）或 IndicNLP（印度语言）。
• 拼写校正：探索 pyspellchecker 或 Hunspell。
• 定制分词：为特定领域（如医疗）训练 spaCy 分词器。
• 资源：
• spaCy 文档：预处理指南。
• Hugging Face 教程：深度学习预处理。
• CSDN 文本预处理：中文案例。

如果你需要针对特定任务（如中文情感分析、医疗文本处理）或更复杂的预处理（如正则表达式优化），请告诉我，我可以提供详细代码和指导！